- 全局修改GitLab14默认语言为中文
GitLab安装成功后默认语言是英语,只有登录后才能手动指定为中文,且这个配置只对自己生效,经查阅资料后,总结全局修改GitLab14默认语言为中文方法如下:0.进入容器如果你用Docker部署的GitLab,那么需要使用命令sudodockerexec-itgitlab/bin/bash进入容器1.修改rails配置文件打开/opt/gitlab/embedded/service/gitlab-
- 修改gitlab默认的语言
Victor刘
gitlab
文章目录网上的方法1.采用数据库触发器的方法2.登录pg库2.1查看表2.2创建function2.3创建触发器2.4修改历史数据网上的方法网上修改/opt/gitlab/embedded/service/gitlab-rails/config/application.rb的方法,我试了,没生效,没进一步研究1.采用数据库触发器的方法2.登录pg库su-gitlab-psqlpsql-h/var/
- XCZU4EV-1FBVB900E Xilinx FPGA AMD Zynq UltraScale+ MPSoC EV(Embedded Vision)
XINVRY-FPGA
arm开发fpga开发fpga嵌入式硬件硬件工程计算机视觉硬件架构
XCZU4EV-1FBVB900EXCZU4EV‑2FBVB900E属于AMD(Xilinx)ZynqUltraScale+MPSoCEV(EmbeddedVision)系列,集成四核Arm®Cortex‑A53应用处理器、双核Cortex‑R5F实时处理器与Mali‑400MP2片上GPU,辅以强大的可编程逻辑和海量DSP引擎。该器件面向视频嵌入式视觉、网络通信、工业自动化和高级数据处理等对图形
- SpringBoot + Maven 在 idea 下启动报错 Unable to start embedded Tomcat
知道的越多,不知道的越多
笔记tomcatmavenjavaspringboot
记录一个idea下启动报错UnabletostartembeddedTomcat的原因,刚遇到的时候头都大了,明明上一秒还在愉快的玩耍,下一秒就GG了【吐血】。网上看了很多文章都是说jar包冲突或者是pom文件和application.properties的问题,搞的我都迷茫了。报错日志:2021-01-1416:38:40.562[main]INFOo.s.b.c.e.tomcat.Tomcat
- RoPE:相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能深度学习大模型算法RoPE位置编码相对位置
“以复数旋转解锁位置关系的本质表达,让Transformer突破长度藩篱”旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)是由JianlinSu等研究者于2021年提出的突破性位置编码方法,通过复数空间中的旋转操作将相对位置信息融入Transformer的自注意力机制,解决了传统位置编码在长序列建模中的外推瓶颈。该方法是当前主流大模型(如LLaMA、GPT-NeoX)的核心
- RAG、Function Call、MCP技术笔记
大佐不会说日语~
面试笔记篇笔记
核心概念理解这三种技术都是为了增强大模型能力的重要手段,但各有侧重点和应用场景。RAG(检索增强生成)RAG本质上是为大模型外接一个动态知识库。当模型需要回答问题时,先从知识库中检索相关信息,再结合检索结果生成答案。核心原理:将文档内容进行向量化存储(通常使用Embedding模型)用户提问时,将问题也向量化通过相似度计算(如欧氏距离、余弦相似度)找到最相关的文档片段将检索到的内容作为上下文传给大
- RAG面试内容整理-3. 向量检索原理与常用库(ANN、FAISS、Milvus 等)
不务正业的猿
面试LangChainAI面试职场和发展大模型RAGAI人工智能算法
向量检索利用向量空间的相似度来查找相关内容,是近年来兴起的检索技术核心。其基础是在语义嵌入(embedding)模型的支持下,将文本、图像等数据表示为高维向量,以便通过向量相似度(如余弦相似度或欧氏距离)找到内容上的邻近项。由于直接精确计算所有向量之间的距离在大规模下计算开销巨大,实际系统通常采用近似最近邻搜索(ApproximateNearestNeighbor,ANN)算法,在保证结果精度接近
- Pytorch实现细节解析:Transformer模型的Encoder与Decoder逐行代码讲解
lazycatlove
pytorchtransformer人工智能
文章目录摘要一、Transformer1.1为什么要使用attention1.2Transformer的优点二、Transformer模型Encoder和Decoder原理讲解与其Pytorch逐行实现2.1wordembedding2.2单词索引构成源句子和目标句子2.3构建positionembedding2.4构造encoder的self-attentionmask2.5构造intra-at
- Complete Guide to Integrating Live Chat Support on Your Website
adminwolf
个人开发
Integratinglivechatfunctionalityintoyourwebsiteisapowerfulwaytoenhanceuserexperienceanddrivebusinessconversions.Thisguideprovidesstep-by-stepinstructionsonhowtoseamlesslyembedanonlineconsultationfeatu
- PyTorch中的词嵌入层(nn.Embedding)详解与实践指南
慕婉0307
自然语言处理pytorchembedding人工智能
一、词嵌入(WordEmbedding)简介词嵌入是自然语言处理(NLP)中的一项核心技术,它将离散的词语映射到连续的向量空间中。通过词嵌入,语义相似的词语在向量空间中的位置也会相近。为什么需要词嵌入?解决维度灾难:传统one-hot编码维度等于词汇表大小,而词嵌入维度可自定义捕捉语义关系:通过向量空间中的距离反映词语间的语义关系迁移学习:预训练的词嵌入可以在不同任务间共享二、PyTorch中的n
- Python----大模型( RAG的向量化(embedding))
蹦蹦跳跳真可爱589
Python大模型pythonembedding开发语言人工智能
一、向量化向量化是将非结构化数据(如文本、图像等)转化为数字表示的一种过程。在RAG中,通常会使用预训练的Transformer模型(如BERT、RoBERTa等)将文本表示为高维的向量。这些向量能够捕捉到数据的语义信息,从而在向量空间中表示相似性。两段相似的文本在向量空间中将非常接近。快速检索:向量化将文本转换为向量后,可以通过向量相似度算法(如余弦相似度)快速检索与查询相关的信息。语义理解:通
- DPDK Sample Applications User Guides(42)Eventdev管道示例应用程序
超帅浩浩
SampleApplicationsUserGuidesDPDKeventdevpipeline
官方文档查看地址:http://doc.dpdk.org/guides/sample_app_ug/eventdev_pipeline.htmlPDF下载地址:https://www.intel.com/content/www/us/en/embedded/technology/packet-processing/dpdk/dpdk-sample-applications-user-guide.h
- BERT模型架构
大多_C
bert人工智能深度学习
BertModel((embeddings):BertEmbeddings((word_embeddings):Embedding(30522,768,padding_idx=0)(position_embeddings):Embedding(512,768)(token_type_embeddings):Embedding(2,768)(LayerNorm):LayerNorm((768,),e
- krpano 渲染全景视频
是菜菜的小前端啊
前端
使用krpano渲染全景视频,可渲染不同分辨率的视频。使用的krpano版本为1.19index.htmlERROR:Javascriptnotactivatedembedpano({xml:"video.xml",target:"pano",passQueryParameters:"startscene,startlookat"});video.xmlif(device.panovideosup
- Embedding与向量数据库
玖月初玖
大模型应用开发基础人工智能embedding数据库
1.Embedding是什么EmbeddingModel是一种机器学习模型,它的核心任务是将离散的、高维的符号(如单词、句子、图片、用户、商品等)转换成连续的、低维的向量(称为“嵌入”或“向量表示”),并且这个向量能有效地捕捉原始符号的语义、关系或特征。1.1通俗理解EmbeddingModel是让计算机“理解”世界的核心工具,把“文字、图片、音频”等信息变成一串有意义的数字我们称之为“向量”。类
- 【速通RAG实战:数据库】6.RAG向量数据库原理
无心水
速通RAG实战!解锁AI2.0高薪密码速通RAG实战RAG快速开发实战RAGRAG向量数据库相似度FAISSChroma
在RAG(检索增强生成)系统中,向量数据库扮演着至关重要的角色,它负责存储文本经过Embedding处理后的向量表示,并能高效地进行向量检索,以找出与查询向量最相似的文档。1.向量数据库原理1.向量表示在RAG系统里,文本首先会通过Embedding模型(如OpenAIEmbeddings、SentenceTransformers等)转化为固定维度的向量。这些向量能够捕捉文本的语义信息,使得语义相
- 打造智能资讯引擎:基于 Python 的新闻数据爬取与个性化推荐系统实战全流程解析
程序员威哥
最新爬虫实战项目python开发语言
前言:数据时代的信息洪流,如何做到“千人千面”?在信息爆炸的时代,每天都有成千上万条新闻资讯涌现。如何从海量内容中挖掘出用户感兴趣的资讯?这不仅仅是爬虫技术的问题,更是数据建模与智能推荐算法的落地挑战。本篇文章将带你从零出发,构建一个具有实际应用价值的“个性化新闻阅读推荐系统”,从数据采集(爬虫)、文本处理(NLP)、兴趣建模(TF-IDF/协同过滤/Embedding)到推荐展示,覆盖整个推荐系
- Go-Redis × 向量检索实战用 HNSW 在 Redis 中索引与查询文本 Embedding(Hash & JSON 双版本)
Hello.Reader
数据库运维缓存技术golangredisembedding
1.场景与思路痛点:把“文本内容”转成向量后,如何在本地Redis里做近似向量搜索(KNN),而不依赖外部向量数据库?方案:利用HuggingFace模型sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2生成384维Float32向量;借助RediSearch的HNSW索引能力,在Hash或JSON文档里存储&查询向量;用go-redisv9的高阶API(FTCreate
- springboot2.x Embedded Tomcat 配置jndi
方穹轩
对于EmbeddedTomcat的话,需要添加ServletWebServerFactory进行配置配置ServletWebServerFactory@ConfigurationpublicclassJNDIConfig{@BeanpublicServletWebServerFactorywebServerFactory(){TomcatServletWebServerFactorytomcatS
- 大模型核心概念 | 嵌入模型(Embedding)、向量模型(Vector Model)
一、核心概念解析1.1嵌入模型(Embedding)作为AI领域的核心基础技术,嵌入模型通过将非结构化数据映射为低维稠密向量,实现语义特征的深度捕捉:文本嵌入:如将语句转换为1536维向量,使"机器学习"与"深度学习"的向量余弦相似度达0.92跨模态嵌入:支持图像与文本的联合向量空间映射,如CLIP模型实现文图互搜1.2向量模型(VectorModel)作为嵌入技术的下游应用体系,主要包含两大方向
- 边缘智能革命:嵌入式机器学习如何让万物“思考”
万能小贤哥
机器学习人工智能
当智能手表精准识别你的健身动作,工业传感器预测设备故障于毫秒之间,农业传感器自动调节灌溉水量——这些并非科幻场景,而是嵌入式机器学习(EmbeddedMachineLearning,或TinyML)正在悄然重塑的现实。这场发生在设备边缘的智能革命,正将AI从云端的数据中心拉近到我们指尖的每一台设备中。一、嵌入式机器学习:定义与核心价值嵌入式机器学习是指在资源极端受限的微控制器(MCU)、微处理器(
- 摄像驱动会接触到的单词(想起来就更新)3
空与实的极致
嵌入式硬件经验分享计算机视觉视觉检测
工作单词delivers交付;传递assignment分配;任务;指派firmware固件stack栈integrate整合superspeed超高速embedded嵌入式development研发、开发;发展kit装备;配套元件;成套工具platforms平台、站台device设备、物品、器械peripheral外围设备;外围的;次要的access通道;入口;机会interface接口;界面se
- Ollama平台里最流行的embedding模型: nomic-embed-text 模型介绍和实践
skywalk8163
人工智能embedding人工智能服务器
nomic-embed-text模型介绍nomic-embed-text是一个基于SentenceTransformers库的句子嵌入模型,专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型在多个任务上表现出色,特别是在分类、检索和聚类任务中。其核心优势在于能够生成高质量的句子嵌入,这些嵌入在语义上非常接近,从而在相似度计算和分类任务中表现优异。之所以选用这个模型,是因为在Ollama网站查找这个模型,发现
- 2025年的RAG技术发展趋势与演进
码农Q!
云计算人工智能aiagi自然语言处理语言模型
本文将分享作为大模型应用创业者的经历与观察,讨论RAG技术和市场环境在2024年的变化。一、RAG技术的演进RAG(检索增强生成)由“检索”和“大模型生成”两部分组成,而检索之前的索引创建(如chunking、embedding等)是核心基础。我们早在2021年便通过Java技术栈实现了RAG的“RA”部分。2023年中,RAG概念突然走红,并迅速在企业应用中显示出更强的实用性。1.主流架构的变化
- ModuleNotFoundError: No module named ‘pip‘解决
幼稚园的山代王
pythonpippython开发语言
错误提示D:\python-3.13.4-embed-amd64>pip-VTraceback(mostrecentcalllast):File“”,line198,in_run_module_as_mainFile“”,line88,inrun_codeFile"D:\python-3.13.4-embed-amd64\Scripts\pip.exe_main.py",line4,infromp
- 如果让计算机理解人类语言- One-hot 编码(One-hot Encoding,1950s)
如果让计算机理解人类语言-One-hot编码(One-hotEncoding,1950s)flyfish如果让计算机理解人类语言-One-hot编码(One-hotEncoding,1950s)如果让计算机理解人类语言-词袋模型(BagofWords,BoW,1970s)如果让计算机理解人类语言-Word2Vec(WordtoVector,2013)如果让计算机理解人类语言-Qwen3Embedd
- 大模型之Spring AI实战系列(三十二):Spring Boot + DeepSeek 实战指南:工具函数(Function Call)实战应用
系列篇章No.文章1大模型之SpringAI实战系列(一):基础认知篇-开启智能应用开发之旅2大模型之SpringAI实战系列(二):SpringBoot+OpenAI打造聊天应用全攻略3大模型之SpringAI实战系列(三):SpringBoot+OpenAI实现聊天应用上下文记忆功能4大模型之SpringAI实战系列(四):SpringBoot+OpenAI使用OpenAIEmbedding实
- OpenSearch 向量搜索与Qwen3-Embedding 集成示例
ZHOU_CAMP
RAG数据库dockerRAGopensearchagent
本项目演示了如何将OpenSearch的k-NN(k-NearestNeighbors)向量搜索功能与OpenAI的高级文本嵌入模型(如Qwen3-Embedding)相结合,以实现强大的语义搜索。核心概念文本嵌入(TextEmbedding):将文本(单词、句子、段落)转换为一个高维的数字向量。语义上相似的文本在向量空间中的距离会更近。Qwen3-Embedding:我们调用Qwen3-Embe
- 文献分享: BGE-M3——打通三种方式的嵌入模型
文章目录1.\textbf{1.}1.背景与导论1.1.\textbf{1.1.}1.1.研究背景1.2.\textbf{1.2.}1.2.本文的研究1.3.\textbf{1.3.}1.3.有关工作2.M3-Embedding\textbf{2.M3-Embedding}2.M3-Embedding2.1.\textbf{2.1.}2.1.模型核心:混合检索方式2.1.1.\textbf{2.1
- Neo4j 的向量搜索(Neo4jVector)和常见的向量数据库(比如 Milvus、Qdrant)之间的区别与联系
先说联系(共同点)点内容✅都支持向量检索都可以基于embedding(向量)做相似度搜索,比如给一段文本、找出最相似的若干条记录。✅都用于语义检索你可以把它们用在RAG(检索增强生成)、ChatwithDocs、智能问答、推荐系统等应用里。✅都支持批量插入、查询都可以批量向数据库中插入文本+向量,然后用向量做top-k检索(如search(k=8))。✅都和LangChain集成它们都可以通过la
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号